微信截圖_17409996452250.png)
大模型 API 異步調(diào)用優(yōu)化:高效并發(fā)與令牌池設(shè)計(jì)實(shí)踐
Moonshot-v1-32k是Moonshot AI推出的一款千億參數(shù)的語(yǔ)言模型,支持32K上下文窗口,特別適合長(zhǎng)文本的理解和內(nèi)容生成場(chǎng)景。它具備優(yōu)秀的語(yǔ)義理解、指令遵循和文本生成能力,能夠根據(jù)用戶輸入生成相應(yīng)的文本輸出,廣泛應(yīng)用于內(nèi)容創(chuàng)作、代碼生成、文本摘要等領(lǐng)域。
通義千問(wèn)-Max,即Qwen2.5-Max,是阿里云通義千問(wèn)旗艦版模型,于2025年1月29日正式發(fā)布。該模型預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)超過(guò)20萬(wàn)億tokens,在多項(xiàng)公開(kāi)主流模型評(píng)測(cè)基準(zhǔn)上錄得高分,位列全球第七名,是非推理類的中國(guó)大模型冠軍。它展現(xiàn)出極強(qiáng)勁的綜合性能,特別是在數(shù)學(xué)和編程等單項(xiàng)能力上排名第一。
Doubao 1.5 pro 256k 是字節(jié)跳動(dòng)推出的豆包大模型的升級(jí)版本,基于稀疏 MoE 架構(gòu),性能杠桿達(dá) 7 倍,僅用稠密模型七分之一的參數(shù)量就超越了 Llama-3.1-405B 等大模型的性能。它支持 256k 上下文窗口的推理,輸出長(zhǎng)度最大支持 12k tokens,在推理和創(chuàng)作任務(wù)中表現(xiàn)出色。該模型在多模態(tài)任務(wù)上也有顯著提升,視覺(jué)推理和文檔識(shí)別能力增強(qiáng),可處理復(fù)雜場(chǎng)景下的圖像和文檔,為用戶提供更自然、更豐富的交互體驗(yàn)。此外,Doubao 1.5 pro 256k 在知識(shí)、代碼、推理、中文等多個(gè)測(cè)評(píng)基準(zhǔn)上表現(xiàn)優(yōu)于 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet。
API模型名稱 | 輸入方式 | 輸出方式 | 上下文長(zhǎng)度(Token) | 上下文理解 | 文檔理解 | 是否支持流式輸出 | 是否支持聯(lián)網(wǎng)搜索 | 是否開(kāi)源 | 多模態(tài)支持 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
moonshot-v1-32k | 文本/代碼片段 | 文本 | 8k | 單輪對(duì)話優(yōu)先 | ? | ? | ? | ? | ? | |
通義千問(wèn)-Max | 文本/圖片/視頻鏈接 | 文本 | 32k | 支持跨模態(tài)關(guān)聯(lián)推理 | ? | ? | 是 | ? | ? | 是 |
Doubao 1.5 pro 256k | 文本 | 文本 | 256k | ? | ? | ? | ? | ? | ? | ? |
各AI大模型側(cè)重不同,moonshot-v1-32k適合文本代碼處理、單輪對(duì)話;通義千問(wèn)-Max支持跨模態(tài)關(guān)聯(lián)推理,適合文檔理解與搜索;Doubao 1.5 pro 256k則在文本處理上具有更長(zhǎng)上下文長(zhǎng)度優(yōu)勢(shì)。綜合考慮模型特性和需求場(chǎng)景選擇合適的模型。
API模型名稱 | 免費(fèi)試用額度 | 輸入價(jià)格(緩存命中) | 輸入價(jià)格(緩存未命中) | 輸出價(jià)格 |
---|---|---|---|---|
moonshot-v1-32k | 贈(zèng)送100萬(wàn)tokens 有效期:180天 |
¥0.005/1千tokens (¥5.00/1M Tokens) | ¥0.005/1千tokens (¥5.00/1M Tokens) | ¥0.02/1千tokens (¥20.00/1M Tokens) |
通義千問(wèn)-Max | 贈(zèng)送100萬(wàn)Token額度 有效期:百煉開(kāi)通后180天內(nèi) |
¥0.0024/1千tokens (¥2.40/1M Tokens) | ¥0.0024/1千tokens (¥2.40/1M Tokens) | ¥0.0096/1千tokens (¥9.60/1M Tokens) |
Doubao 1.5 pro 256k | 50萬(wàn)tokens | ¥0.005/1千tokens (¥5.00/1M Tokens) | ¥0.005/1千tokens (¥5.00/1M Tokens) | ¥0.009/1千tokens (¥9.00/1M Tokens) |
在AI大模型對(duì)比中,moonshot-v1-32k、通義千問(wèn)-Max和Doubao 1.5 pro 256k均提供免費(fèi)試用額度,價(jià)格相對(duì)接近。其中,通義千問(wèn)-Max的輸入價(jià)格最低,性價(jià)比較高。moonshot-v1-32k和Doubao 1.5 pro 256k的輸出價(jià)格較高。建議根據(jù)輸入需求、價(jià)格敏感度和預(yù)算,合理選擇模型,以獲得最佳性能和成本效益。
API模型名稱 | API可用性(近90天) | 并發(fā)數(shù)限制 | 生成速度(字/秒) | 訓(xùn)練數(shù)據(jù)量(參數(shù)) |
---|---|---|---|---|
moonshot-v1-32k | ? | ? | 約1000字/秒 | 5.7萬(wàn)億Token數(shù)據(jù) |
通義千問(wèn)-Max | ? | 1,200 Tokens/分鐘 | 約1200字/秒 | 超過(guò)20萬(wàn)億Token數(shù)據(jù) |
Doubao 1.5 pro 256k | 0.9996 | 個(gè)人版:30,000 Tokens/分鐘~60,000 Tokens/分鐘 | ? | 4050億Token數(shù)據(jù) |
各AI大模型在可用性、并發(fā)限制和生成速度方面表現(xiàn)不同。moonshot-v1-32k以高速度和豐富訓(xùn)練數(shù)據(jù)為優(yōu)勢(shì),適合需要快速響應(yīng)和大數(shù)據(jù)訓(xùn)練的應(yīng)用場(chǎng)景;通義千問(wèn)-Max以其卓越的并發(fā)和生成速度,適合高頻、高負(fù)載的查詢處理;Doubao 1.5 pro 256k則以高可用性和適中的并發(fā)限制,適合穩(wěn)定性要求高的應(yīng)用。
上面重點(diǎn)對(duì)比了moonshot-v1-32k、通義千問(wèn)-Max以及doubao 1.5 pro,從API價(jià)格對(duì)比,通義千問(wèn)-Max的輸入價(jià)格最低,性價(jià)比較高。若要查看其他2025國(guó)內(nèi)AI大模型對(duì)比情況包括百川智能,訊飛星火大模型,階躍星辰,百度千帆,智譜AI,Deepseek,通義千問(wèn),KimiGPT,騰訊混元,字節(jié)豆包等主流供應(yīng)商。請(qǐng)點(diǎn)此查看完整報(bào)告或可以自己選擇期望的服務(wù)商制作比較報(bào)告
大模型 API 異步調(diào)用優(yōu)化:高效并發(fā)與令牌池設(shè)計(jì)實(shí)踐
Ollama Python 調(diào)用:本地大模型的高效交互方式
探索海洋數(shù)據(jù)的寶庫(kù):Amentum海洋數(shù)據(jù)探測(cè)API的潛力
Jenkins API和Docker快速上手指南
HapiJS 身份驗(yàn)證 : 使用 JWT 保護(hù)您的 API
使用 Axios 在 React 中創(chuàng)建集中式 API 客戶端文件
Cursor + Devbox 進(jìn)階開(kāi)發(fā)實(shí)踐:從 Hello World 到 One API
什么是聚類分析?
通過(guò)API監(jiān)控提高API穩(wěn)定性
對(duì)比大模型API的內(nèi)容創(chuàng)意新穎性、情感共鳴力、商業(yè)轉(zhuǎn)化潛力
一鍵對(duì)比試用API 限時(shí)免費(fèi)